基于堆叠稀疏去噪自动编码网络与多隐层反向传播神经网络的铣刀磨损预测模型

刀具磨损状态是机械加工过程中需考虑的重要因素之一.针对铣刀磨损的在线预测问题,建立了一种基于深度学习的铣刀磨损预测模型.首先,将采集到的铣刀切削时的振动信号进行小波去噪后,利用快速傅里叶变换和小波包分解等技术提取时域、频域及时频域上的特征参数,并根据相关性分析从中筛选出合格的特征参数合并为特征向量,以此作为堆叠稀疏去噪自动编码网络(SSDAE)的含噪样本.其次,利用特征后处理的方式对已经筛选出的特征参数进行单调不递减及平滑处理,并将其作为SSDAE的无噪样本来训练该网络.然后,将经过SSDAE降维后的特征向量作为多隐层反向传播神经网络(BPNN)的输入,以这些特征对应的实际铣刀的磨损量作为标签对该网络进行拟合训练.最后,对训练好的模型进行实验验证,通过测试数据集和人为加入噪声的测试数据集的对比,结果显示所提模型不仅具有较高的预测精度,还具有较高的鲁棒性.     

基于移动互联网的办公自动化系统设计

移动互联网办公系统是企业信息化办公的发展方向。文中对企业办公自动化系统的需求进行了详细分析。在此基础上,设计了基于移动互联网的企业办公自动化系统,论证了系统的总体架构、软件架构和网络架构,并基于集成开发环境实现了系统。测试结果表明,该系统能够有效实现企业的办公自动化功能,压力测试和鲁棒性测试均达到了企业的实际使用需求。     

智能轨迹引导控制器(ITGC)的研究与应用

针对PID难以适应多种工况需求的问题,研发了一种新型控制器-智能轨迹导引控制器(Intelligent Track Guiding Controller)。ITGC汲取了经典PID的精髓以及自抗扰控制器(ADRC)思想,即在经典PID框架中引入"合理的过渡过程",将提取到的微分信号的误差信号按照"适当的组合方式"来改善控制器功能和闭环系统的品质。ITGC具有结构简单、实现方便、参数易调整等优点,可以用来控制一般工业对象。温控实验结果表明,ITGC可以按照引导曲线控制温度达到设定值,整个过程无超调产生,并且能够应对各种扰动,具有良好的鲁棒性。     

基于三级小波变换的数字水印技术在通信加密中的研究

文章介绍了一种基于改进的小波变换通信加密技术,利用数字水印将秘密信息嵌入到公用通信载体中进行传播。文章以图片为例,先将水印信息进行Arnold置乱处理,再对图片进行三级小波分解,再植入中、低频信号中,实现数据的保密性和安全性。实验结果表明,文章提出的水印算法具有较强的鲁棒性和透明性。     

具有光照鲁棒的图像匹配方法

针对现有的基于局部特征的图像匹配算法对光照变化敏感、匹配正确率低等问题，提出一种具有光照鲁棒性的图像匹配算法。首先使用实时对比保留去色（RTCP）算法灰度化图像，然后利用对比拉伸函数模拟不同光照变换对图像的影响从而提取抗光照变换特征点，最后采用局部强度顺序模式建立特征点描述符，根据待匹配图像局部特征点描述符的欧氏距离判断是否为成对匹配点。在公开数据集上，所提算法与尺度不变特征变换（SIFT）算法、加速鲁棒特征（SURF）算法、"风"（KAZE）算法和ORB算法在匹配速度和匹配正确率上进行了对比实验。实验结果表明：随着图像亮度差异的增加，SIFT算法、SURF算法、"风"（KAZE）算法和ORB算法匹配正确率下降迅速，所提算法下降缓慢并且正确率均高于80%；所提算法特征点检测较慢和描述符维数较高，平均耗时为23.47 s，匹配速度不及另外四种算法，但匹配质量却远超过它们。对实时性要求不高的系统中，所提算法可以克服光照变化对图像匹配造成的影响。     

基于短时自相关的语音感知哈希认证算法

针对移动语音通信对语音区分性和内容保持操作鲁棒性,以及实时认证的要求,提出了一种基于短时自相关的语音感知哈希认证算法。该算法对语音进行预处理、分帧和加窗,进行短时自相关分析,并结合非负矩阵分解得到特征参数矩阵,利用特征参数矩阵生成感知哈希序列进行语音内容认证。实验结果表明,该算法具有较好的区分性和鲁棒性,能够满足语音通信实时认证的要求。     

一种基于鲁棒随机向量函数链接网络的磨矿粒度集成建模方法

作为磨矿过程的主要生产质量指标, 磨矿粒度是实现磨矿过程闭环优化控制的关键.将磨矿粒度控制在一定范围内能够提高选别作业的精矿品位和有用矿物的回收率, 并减少有用矿物的金属流失.由于经济和技术上的限制, 磨矿粒度的实时测量难以实现.因此, 磨矿粒度的在线估计显得尤为重要.然而, 目前我国所处理的铁矿石大多数为性质不稳定的赤铁矿, 其矿浆颗粒存在磁团聚现象, 所采集的数据存在大量异常值, 使得利用数据建立的磨矿粒度模型存在较大误差.同时, 传统前馈神经网络在磨矿粒度数据建模过程中存在收敛速度慢、易于陷入局部最小值等缺点, 且单一模型泛化性能较差, 现有的集成学习在异常值干扰下性能严重下降.因此, 本文在改进的随机向量函数链接网络(random vector functional link networks, RVFLN)的基础上, 将Bagging算法与自适应加权数据融合技术相结合, 提出一种基于鲁棒随机向量函数链接网络的集成建模方法, 用于磨矿粒度集成建模.所提方法首先通过基准回归问题进行了实验研究, 然后采用磨矿工业实际数据进行验证, 表明其有效性.